你正在參加 OpenAI 的研究科學家面試。 面試官問： 「你會如何將 LLM 的上下文長度從 2K 擴展到 128K 令牌？」 你："我會在具有 128K 上下文的更長文檔上微調模型。" 面試結束。 這是你錯過的：

Docker 在 2 分鐘內解釋！ 大多數開發人員每天都在使用 Docker，但並不理解其背後發生了什麼。這裡是你需要知道的一切。 Docker 有 3 個主要組件： 1️⃣ Docker 客戶端：你在這裡輸入命令，通過 API 與 Docker 守護進程進行通信。 2️⃣ Docker 主機：守護進程在這裡運行，處理所有繁重的工作（構建映像、運行容器和管理資源） 3️⃣ Docker 註冊表：存儲 Docker 映像。Docker Hub 是公共的，但公司運行私有註冊表。 當你運行 "docker run" 時會發生什麼： • Docker 從註冊表中拉取映像（如果本地沒有可用的） • Docker 從該映像創建一個新容器 • Docker 為容器分配一個可讀寫的文件系統 • Docker 創建一個網絡接口以連接容器 • Docker 啟動容器 就這樣。 客戶端、主機和註冊表可以在不同的機器上運行。這就是為什麼 Docker 可以如此良好地擴展。 理解這種架構使得調試容器問題變得容易得多。當某些東西出錯時，你會知道該去哪裡查看。 ____ 如果你覺得這很有見地，請與你的網絡分享。 找到我 → @_avichawla 獲取更多有關 ML 和 AI 工程的見解和教程！

一個能夠實時檢測生產級代碼質量問題的 MCP 伺服器！ 儘管 AI 現在以光速生成代碼，但工程瓶頸已經從編寫轉移到審查，現在開發者在 AI 生成的代碼上花費了 90% 的除錯時間。 AI 審查員也不太可靠，因為它們與 AI 生成器有相同的基本盲點： - 它們進行模式匹配，而不是證明檢查。 - 它們驗證語法，而不是系統行為。 - 它們審查代碼，而不是後果。 我一直在使用 SonarQube MCP 伺服器（由 @SonarSource 提供）來解決這個問題。它生成企業級代碼分析，並在您工作的地方（Claude Code、Cursor 等）即時反饋錯誤、漏洞和代碼異味。 它的能力來自於 SonarQube 每天處理的 750B+ 行代碼，因此它見過所有存在的錯誤模式。 這包括： - 安全漏洞（SQL 注入、XSS、硬編碼的秘密） - 代碼異味和技術負債 - 測試覆蓋率缺口 - 可維護性問題 設置很簡單： - 安裝 SonarQube MCP 伺服器 - 將其添加到您的 AI 助手配置中 完成！ SonarQube 現在是您 AI 編碼工作流程的一部分。 我已在回覆中分享了 GitHub 倉庫！ P.S. 感謝 Sonar 今天與我合作。